带取消的裸奔累计计数
带取消的裸奔累计计数
提问于 2019-05-20 11:36:45
我正在尝试创建一个累积条纹的计数，但可以由不同的列取消。在此计数中有三种结果
- 根据标志== true来累计条纹。
- 取消时重置条纹== true。
- 条纹不执行任何操作并重复当前的条纹。
我尝试了几种不同的方法，尝试使用np.where组合标志和取消，使用where掩蔽groupby，多个累积和，填充和ngroup，但无法获得所需的结果。
df = pd.DataFrame(
{
"cond1": [True, False, True, False, True, False, True],
"cond2": [False, False, False, True, False, False, False]
})
df['flag'] = np.where(df['cond1'], 1, 0)
df['cancel'] = np.where(df['cond2'], 1, 0)
# Combined
df['combined'] = df['flag'] - df['cancel']
# Cumsum only
df['cumsum'] = df['combined'].cumsum()
# Cumcount masked by where
df['cumsum_cumcount'] = df.where(df['cond1']).groupby((df['cond2']).cumsum()).cumcount()
# Cumcount then cumsum
df['cumsum_cumcount_cumsum'] = df.where(df['cancel'] == False).groupby(df['flag'].cumsum()).cumcount().cumsum() cond1 cond2 flag cancel c2 c3 c1
0 True False 1 0 0 0 1
1 False False 0 0 1 1 1
2 True False 1 0 2 1 2
3 False True 0 1 0 2 1
4 True False 1 0 1 2 2
5 False False 0 0 2 3 2
6 True False 1 0 3 3 3 cond1 cond2 streak
0 True False 1
1 False False 1
2 True False 2
3 False True 0
4 True False 1
5 False False 1
6 True False 2
7 True False 3
8 False False 3
9 True False 4
10 False True 0
11 False False 0
12 True False 1当前条纹会重复，在cond1为true时累积，在cond2为false时重置。如果这可以在不太麻烦的情况下在相反的方向上积累，那么就会有很大的加分。取消为负值标志为正值。
回答 1
Stack Overflow用户
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发布于 2019-05-20 11:41:42
看起来您需要使用cumsum和cond2创建组密钥，然后使用cond1使用cumsum
df.groupby(df.cond2.cumsum()).cond1.cumsum()
Out[155]:
0 1.0
1 1.0
2 2.0
3 0.0
4 1.0
5 1.0
6 2.0
7 3.0
8 3.0
9 4.0
10 0.0
11 0.0
12 1.0
Name: cond1, dtype: float64页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/56214022
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